DI atrado, kad ne hipsteriai, o močiutės yra tikroji tikslinė auditorija
Visos reklamos kampanijos prasideda nuo tikslinės auditorijos įsivardijimo. Tradiciniu, senuoju požiūriu tai daroma paprastai: naudojamasi visuomenės tyrimais, fokus grupėmis, galiausiai – nuojauta ir pagal tai piešiamas tikslinio vartotojo, pirkėjo portretas: lytis, amžius, pomėgiai, gyvenimo būdas, vieta, įpročiai. Tai darome ir dabar, tačiau toks portretas šiandieninėje skaitmeninėje rinkodaroje yra naudingas pirmas dvi savaites, vėliau portretą „nupiešia“ dirbtinis intelektas, analizuodamas auditorijos elgseną ir atrasdamas tikrąją tikslinę auditoriją, kuri, dažnos įmonės nuostabai, ne retai būna visiškai kitokia nei manyta anksčiau.
Geriausiai situaciją galiu papasakoti pasitelkdamas pavyzdį. Kartą dirbome su JAV bendrove, kurie rinkai pristatė neįprastus flomasterius. Tuomet jie sakė, kad jų auditorija – profesionalūs menininkai, hipsteriai, jaunimas, mėgstantis išeiti į lauką piešti laisvalaikiu. Ši auditorija reklamoje nesuveikė, tad pasiūlėme sprendimą – pasitelkėme „Facebook” bei „Google” dirbtinio intelekto įrankius tam, kad rastume tikrąją auditoriją. Dirbtinis intelektas ėmėsi analizuoti potencialius pirkėjus, mokėme jį atpažinti pirkėjus ne pagal duotąjį portretą, o pagal tai, kaip jie elgiasi internete. Pirmuoju etapu DI mokėsi atpažinti tuos, kurie yra linkę prekę įsidėti į krepšelį, antruoju – tuos, kurie nueina iki apmokėjimo etapo, trečiuoju – tuos, kurie įvykdo pirkimą. Išmokę botą atpažinti auditoriją, kuri gali būti linkusi pirkti, pradėjome jai rodyti reklamą.
Po kelių mėnesių rezultatai buvo neįtikėtini, o paanalizavę duomenis pamatėme įdomų dalyką: tikroji šio produkto auditorija Lietuvoje – močiutės, kurios flomasterius perka savo anūkams. Klientui nebuvo lengva „persilaužti” ir suvokti, kad jų manytoji auditorija Lietuvoje visai nėra jų tikroji produkto auditorija, tačiau rezultatai kalbėjo patys už save.
Atskirti, DI ar žmogus parašė tekstą, nebėra įmanoma
Dar vienas itin svarbus ir futuristiškai atrodantis DI panaudojimas – turinio kūrimas. Taip, botai jau geba rašyti ne tik įrašus socialiniems tinklams, bet ir straipsnius, kuriuos skaitant tikrai negali net numanyti, kad tai – parašyta dirbtinio intelekto, o ne žmogaus. Šiandien dirbtinio intelekto priemonės leidžia rašyti tekstus anglų, ispanų, vokiečių, prancūzų ir kitomis didžiosiomis pasaulio kalbomis ir daro tai itin gerai. Žinoma, botas nedirba savarankiškai – tam reikia žmogaus priežiūros, botą reikia mokyti, kol pasiekiami geriausi rezultatai. Taip, tai mes jau naudojame ir Lietuvoje, dirbdami su užsienio rinkomis.
Čia taip pat kalbėti galime apie senąjį, tradicinį požiūrį, ir šiandieninį, įgyvendinamą dirbant kartu su dirbtinio intelekto botais. Seniau leisdavome tris skirtingus tekstus, testuodavom, išsirinkdavom vieną kaip geriausiai veikiantį ir statydavome visą kampaniją pagal šiuos rezultatus. Visgi dirbtinio intelekto priemonės atsleidė, kad tai nėra visada teisingas būdas: testinė kampanija atskleidžia, kad tam tikrai auditorijai tinka šis vienas tekstas, kiti – ne, vis dėlto kitai auditorijai gali būti visiškai atvirkščiai. Čia suveikia dirbtinio intelekto įrankiai, kurie padeda ne tik atpažinti auditoriją, bet ir suvokti, kuris turinys kuriai auditorijai tinkamas.
DI prieinamas, bet ne visiems įvaldomas
DI šiandien geba atlikti tokias tikslinės auditorijos, jos elgsenos analizes bei atpažinti potencialius jos veiksmus, apie kokius prieš keletą metų nė nesvajojome. Ir visi šie duomenys, gauti mašininio mokymosi būdu, yra tai, kas padeda skaitmeninės rinkodaros ekspertams dar tiksliau pasiekti auditoriją, numatyti pirkėjo kelią iki menkiausių detalių ir pasiekti kliento keliamų tikslų. Visgi šiandien tai dar nėra lengva: visos priemonės yra prieinamos, bet tikrai ne kiekvienas geba jomis tinkamai naudotis ir pasiekti geriausių rezultatų.
Kalbant apie DI ateitį skaitmeninėje rinkodaroje, tiksliai spėlioti sunku: viską vertiname iš šiandienos perspektyvos ir niekaip negalime net suvokti, kokios technologijos bus ir kaip jos veiks po penkerių metų. Dabar DI naudojame pamatiniams dalykams, tokiems kaip auditorijos suformavimas, pirkėjo kelio numatymas, tikslingo ir veikiančio turinio parengimas, kurie nugula visuose skaitmeninės rinkodaros etapuose – soc. medijoje, paieškos variklių reklamoje, el. pašto rinkodaroje ir kt. Kaip DI naudosime po kelerių metų – sunku ir spėlioti. Viena aišku, kad pasaulis keičiasi, kartu keičiantis ir reklamos pasauliui, o DI daro dalykus, apie kuriuos anksčiau buvo net sunku svajoti.
